青山水库安全监测设计剖析

介绍了青山水库的安全监测设计情况。根据规范确定了水库主坝体、副坝变形监测、渗流量、上下游水位监测、流量监测、冲刷监测等安全监测项目;对溢洪道的变形监测、渗流扬压力、上下游水位及水面线、流量监测、冲刷监测进行监测系统进行了分析和确定设计方案,提出来水库安全监测措施,为水库安全运行提供了工作内容与具体要求。     

青山水库大坝变形监测误差分析与处理

2002年对青山水库大坝变形监测系统进行了自动化改造，采用了高精度全站仪及电脑等对大坝进行自动化监测，在应用中每次进行测网基准校核测量和仪器安置时产生的误差，使得监测的数据误差明显偏大，不符合大坝的实际变形情况。通过对基点校准数据的处理，并依此来改正各测点的监测数据，大大减小了每次测量的测量误差，从而基本达到了大坝安全监测的要求。     

辽湾水库除险加固大坝表面变形监测技术

辽湾水库除险加固过程中,对大坝表面变形监测设备进行了完善和更新。由于辽湾水库主坝具有坝轴线拱向下游弯折、下游坡二级马道以上坝坡中部圆弧突出以及右岸岸坡低于坝面的特点,水平位移监测常采用的视准线方法难以直接运用。根据不同断面的视准线通透性观测高差情况,仍以视准线方法为主,结合三角网法、增设坝体临时工作基点、坝坡工作基点及校核基点基座加高等方法,对除险加固后的大坝表面变形监测进行了合理优化布置。     

全站仪目标棱镜偏心差及其影响

高精度全站仪用于变形监测已日益普遍,同时对其配套的目标棱镜也提出了更高的要求,要保证全站仪在变形监测中达到预期目标,必须分析检验目标棱镜存在的误差及其对观测值的影响.通过对现场观测方法采取一定的措施消除或削弱其影响,或采用一种新型、高效、可靠、简便、经济的全站仪目标配套设施,高效地提高变形监测精度和监测资料的可靠性.工程实践证明,全站仪目标棱镜偏心差明显降低了变形监测的精度和可靠性,完全可以采取有效措施加以解决.     

青山水库大坝渗流监测系统建设和渗流性状初步分析

青山水库自建成投产后,因坝基、坝体渗流存在严重问题,一直处于限制运行状态.为彻底根治渗流隐患,水库于2002年进行除险加固.为监测水库主坝渗流状态,并检验除险加固效果,结合除险加固工程建立主坝渗流安全自动化监测系统.监测系统于2004年7月建成并投入运行,至今运行状况良好.系统输出阶段性监测成果表明,渗流安全监测自动化系统建设是成功的,运行是可靠的,输出成果是满足水库安全监测和管理要求的.现阶段监测成果验证了水库防渗加固效果良好,主坝渗流状态正常,达到根治水库渗流隐患的加固目的,为水库充分发挥效益提供了保障.     

茜坑水库主坝表面GNSS变形监测系统设计与实现

安全监测是保障水库大坝安全的重要措施,表面变形监测是其中一项重要内容。传统的水准仪、全站仪人工变形观测手段监测效率低,无法实时连续、全天候观测。以北斗、GPS为代表的GNSS变形监测技术,具有实时连续、全天候、自动化监测的优点。介绍了茜坑水库主坝表面GNSS自动化变形监测系统的集成方案,分析了运行期间监测数据的精度和可靠性,验证了系统具备毫米级精度变形监测能力。系统的成功建设表明,GNSS技术能很好满足土石坝监测的应用需求,对加强水库抵抗恶劣天气能力、提升水库信息化管理水平具有重要意义,未来在变形监测领域应用前景广阔。     

岗南水库主坝垂直位移工作基点检测方法

岗南水库是一座防洪、发电、灌溉及工农业用水等综合利用的大型水利枢纽工程。岗南水库主坝工作基点检测接二等精度进行施测；闭合环线。起始点为永，水准基点。所用仪器为Ni004精密水准仪，铟钢水准尺、皮尺量矩，前后视距保持相等且不大于25m。经误差分析，对观测限差进行了规定．以确保观测成果的精度和可靠性。岗南水库主坝观测基点布置见图1。     

大宁水库主坝首次蓄水安全监测分析

大宁水库于2011年开始蓄水,2015年10月达到历史最高值56.00 m。本次通过对主坝渗流、变形等安全监测资料分析,初步确定了水库首次蓄水运行状况,提出大宁水库按滞洪水库设计、建设及增加调蓄水库功能后,蓄水期间应继续加强检查、监测工作,确保工程安全、水资源安全和防汛安全。     

燕山水库变形观测

结合燕山水库的大坝变形观测,简单介绍了TCA2003全站仪的优势,重点阐述了监测方法、监测精度分析及数据采集。也为初学者如何开展大坝变形监测工作提供了一种思路。     

免棱镜全站仪解析法测量建筑物倾斜度的应用

倾斜测量是建筑物变形监测的主要指标。以某学生公寓楼测量为例,介绍了免棱镜全站仪进行倾斜度测量时观测点的选择、测量计算、坐标转换等,改免棱镜全站仪直接测量建筑物倾斜度测量法为间接式的解析法,倾斜度测量精确度明显提高,方法简便,误差减小,工作效率明显提高。使免棱镜全站仪测量建筑物倾斜度更具有广阔的应用前景。更多还原     

改进温度分量的拱坝变形时空分布模型

通过对混凝土拱坝变形滞后特性的研究,分析了温度效应对坝体位移影响规律,并引入瑞利分布函数建立了改进温度分量的拱坝变形监控统计模型。再通过引入空间坐标,考虑变形值在空间的连续性,建立了改进温度分量的拱坝时空分布模型。由于所建立的监控模型因子较多,因此应用粒子群算法和逐步回归分析法进行参数寻优。最后将所建立的拱坝变形时空分布模型应用于某拱坝变形监控中,结果显示:影响因子的个数减少,复相关系数及剩余标准差均优于传统模型,所建立的模型较传统大坝变形监控模型精度更高、拟合效果更好。     

基于GPS一机多天线技术的尾矿坝全自动变形监测系统

针对尾矿坝传统变形监测方法落后和常规GPS监测方法成本过高的等缺点。设计了基于GPS-机多天线的全自动变形监测系统。该系统实现了数据的自动采集与位移量自动解算，并成功应用到尾矿坝安全监测中。通过6个月的连续运行，结果表明水平与垂直方向定位精度均满足尾矿坝变形监测的要求。     

考虑区间影响因素的混凝土坝变形 监控指标研究

区间不确定性因素可能对监控模型和监控指标产生一定的影响。本文将传统的大坝安全监控 模型与区间分析方法相结合,建立了可适用于区间分析的大坝监控模型,运用该模型计算了大坝区间 变形监控指标,并讨论了考虑区间因素条件下大坝变形监控指标的最终确定方法。实例分析表明,该 监控模型客观上更能反映大坝的实际运行性态,计算得到的监控指标更符合实际情况。     

考虑谷幅收缩变形的高拱坝多源信息融合安全评判

水库蓄水过程中诱发的谷幅收缩变形对高拱坝结构的安全性有直接影响。为了评判谷幅收缩变形条件下的拱坝安全状态,以我国西南地区某高拱坝为例,首先,建立坝体变形监控模型,研究坝体变形与谷幅收缩变形的联系;在此基础上,融合大坝安全监测多源信息,构建了考虑谷幅收缩变形指标的大坝安全多源信息融合评判模型,采用云模型与D-S证据理论相结合的方法来评判大坝的安全性。基于监测数据由云模型求得的隶属度来确定大坝安全评价指标基本概率分配的方法,克服了传统方法主观性较强的缺点,结合D-S证据理论融合各监测指标基本可信度对大坝安全进行综合评判。结果表明,谷幅收缩变形可能是坝体倾向上游变形的主要原因,模型评判结果为大坝处于“基本正常”状态,与该高拱坝的实际情况基本相符,说明采用云模型求得的隶属度来确定大坝安全评价指标基本可信度分配的方法合理可行。     

基于PCA的高混凝土坝变形空间融合监控模型

针对单测点监控模型无法反映大坝整体变形性态的问题,提出了基于主成分分析(PCA)的高混凝土坝变形空间融合监控模型。以混凝土坝空间变形场多测点监测数据为基础,利用PCA提取能反映大坝整体变形性态的综合效应量,基于有限元对其建立混合模型,并以模型预测值与实测值之间的2倍标准差作为控制域进行大坝空间变形性态的融合诊断。应用此模型对某高拱坝进行建模分析,结果表明,所提取的第一综合效应量即可解释原29个坝体正垂线测点所共同表征的大坝变形性态,对其建立的混合模型中水压分量的调整系数为0.85,分离出来的时效变形分量尚未收敛,说明坝体目前仍有向下游侧的整体趋势性变形,与该高拱坝处于蓄水运行初期的状况相符。基于PCA的空间融合监控模型,可有效减少变形监控模型的数量,从而快速诊断高混凝土坝的整体变形性态。     

基于新型FMCW地基合成孔径雷达的大坝变形监测

大坝变形监测是确保大坝安全的重要一环。基于地基合成孔径雷达(GB-SAR)的大坝变形监测相较于传统的方法拥有精度高、覆盖面大等优点。相较于国内通常使用的数据采集速度为5 min/组的意大利IBIS变形监测设备,采用新型的基于调频连续波(FMCW)技术的Fast-GBSAR设备对陆水大坝进行监测,取得了7 s/组的数据采集速度,对大坝在放水前后的变形进行分析,并与三维数字高程模型进行数据融合。结果表明基于7 s/组的高速数据采集能力,Fast-GBSAR几乎可以做到对大坝变形的实时分析,在变形监测领域极具潜力。     

混凝土大坝变形监控指标拟定的混合法

针对混凝土坝变形监控指标拟定涉及的材料参数众多且不容易准确获取的问题,考虑到水压分量数值计算涉及的参数相对较少且计算结果相对可靠,采用数值计算-变形统计模型的混合法拟定混凝土坝变形监控指标,即水压分量采用不利水位工况下数值计算值,其它分量则采用不利工况下变形统计模型的分离值或反映非线性效应的分量值,结合某常态混凝土高拱坝,提出了基于混合法拟定混凝土坝变形一级、二级监控指标。分析表明,基于混合法拟定的变形一级监控指标与典型小概率法拟定的监控指标接近但略大,这表明该拱坝目前处于黏弹性工作性态,但混合法拟定的变形一级监控指标考虑的因素更全面,而且材料性能分项系数的引入明确了强度参数的合理取值。     

基于Apriori和GP-XGBoost的特高拱坝变形缺失数据填补方法

变形监测数据作为特高拱坝服役性态最直观的表征,蕴藏着丰富的时空信息和演变规律,对工程长治久安意义重大。然而,多源多维的变形监测数据受仪器本身及外界因素影响,往往存在数据缺失的现象,会对接下来的数据分析工作造成干扰。针对大坝变形监测序列中的缺失数据,基于Apriori关联规则算法挖掘测点变形在空间维度上的关联性,得到目标测点的强关联测点,随后以强关联测点的变形监测数据作为输入样本,利用贝叶斯优化的XGBoost回归模型填补了目标测点的空缺变形监测序列。结合锦屏一级特高拱坝工程实例表明,该填补方法实现了变形监测空缺信息的高效、精准填补,可用于类似大坝工程的变形缺失数据填补。     

纪村水电站安全监测设计复查

纪村水电站1999年进行了大坝设计复查，本文介绍安全监测设计复查，重点是变形和渗流监测，除土坝变形监测外，其余项目满足规范要求。作者还提出了一些改善监测设施的具体建议。     

混凝土重力坝变形博弈监控模型研究

传统的重力坝安全监控模型考虑了水压、温度及时效等外荷载的作用,尚不能反映出大坝材料与结构特性的影响。基于博弈思想,提出大坝变形的博弈参与者,研究分析了大坝变形与大坝材料、大坝结构特性等抗因素的关系,构建了大坝安全监控博弈模型的具体表达式。工程实例分析表明,本文所提出的博弈模型能够更好地模拟大坝的变形过程。